设施作物长势营养信息研究及移动检测平台开发

发布时间：2017-11-01 05:09

  本文关键词：设施作物长势营养信息研究及移动检测平台开发

  更多相关文章： 高光谱图像 图像技术 三维激光扫描 平台开发

【摘要】：作物营养和水分的精确管理是精确农业的重要内容之一,而作物营养的准确监测和诊断是精确管理的前提和基础。传统的实验室化学分析方法,费时费力,时效性差,且取样分析过程会对作物生长造成损害。因此,作物营养的无损检测技术被认为是极有发展前途的营养诊断技术,成为当前农业工程研究的热点。本研究以设施生菜和番茄为对象,提出了利用高光谱视觉图像、图像技术和三维激光扫描图像,通过多传感信息融合对作物氮素和水分胁迫进行无损检测的方法。在此基础上开发了设施作物生长信息无损检测系统。本研究主要完成了以下工作:(1)构建了多传感信息采集试验系统。研究了作物氮素和水分胁迫样本的培育方法,针对传统土培法难以对作物营养进行精确控制的缺点,采用无土栽培技术进行样本培育。完成了对不同营养和水分水平作物样本的高光谱图像、图像信息和三维扫描图像的多传感信息的采集。(2)对不同氮素和含水率水平作物样本的高光谱图像特征和三维扫描图像特征进行了研究。基于获取的不同氮素水平作物叶片的高光谱图像数据立方体,利用敏感区域逐步回归,结合自适应波段选择法,提取了作物氮素的特征谱段和特征图像,获取了特征图像强度均值特征,并对作物氮素图像特征随含水率变化所导致的误差进行了特征补偿,建立了的作物氮素高光谱图像诊断模型;基于获取的作物三维激光扫描数据,利用Geomagic qualify逆向工程软件对三维数据的干扰噪点和不连续区间进行修复和平滑,进而通过建立作物三维点云数据的空间几何模型,获取了不同氮素水平生菜的茎粗、株高、叶面积和生物量特征。(3)考虑到单一检测手段进行作物营养无损检测的局限性,在对作物氮素和含水率的高光谱图像、视觉图像和三维成像特征准确提取和分析的基础上,对作物氮素和含水率多传感信息的融合方法进行了研究,提出利用遗传算法结合PLSR建立了多尺度融合生菜氮素检测模型,结果表明,所建立的模型的相关系数R为0.95,模型精度明显优于采用高光谱图像、视觉图像和三维激光扫描单一特征模型。该研究所采用的特征提取算法及所获得的特征向量可为开发设施作物生长信息在线监测系统的提供参考。(4)开发了移动式作物生长信息无损检测系统。检测系统能够在自然环境条件下,利用多传感信息实现对作物氮素和含水率的在线无损检测。
【关键词】：高光谱图像 图像技术 三维激光扫描 平台开发
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S316;S126
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究的目的和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 营养检测12-13
• 1.2.2 长势检测13-15
• 1.3 研究内容15-16
• 1.4 研究技术路线16-17
• 第2章 样本培育及信息采集17-29
• 2.1 样本培养和营养、长势测定方法17-24
• 2.1.1 样本培养方式的选择17-18
• 2.1.2 营养液配方及样本处理方法18-21
• 2.1.3 样本全氮含量及含水率测定21-24
• 2.2 信息采集24-28
• 2.2.1 高光谱图像信息采集24-25
• 2.2.2 图像信息采集25-26
• 2.2.3 作物三维形态信息采集26-28
• 2.3 本章小结28-29
• 第3章 设施作物氮素和水分胁迫的图像特征研究29-48
• 3.1 高光谱图像特征的提取29-35
• 3.1.1 图像背景分割29
• 3.1.2 高光谱特征波长提取29-33
• 3.1.3 水分补偿因子对氮素模型的修正33-35
• 3.2 图像形态特征提取35-38
• 3.2.1 图像处理与标尺提取35-36
• 3.2.2 形态特征提取36-38
• 3.3 三维激光扫描形态特征提取38-42
• 3.3.1 三维扫描数据预处理38-40
• 3.3.2 形态特征提取40-42
• 3.4 作物长势特征分析42-47
• 3.4.1 生菜长势特征分析42-44
• 3.4.2 不同生长阶段长势特征与氮素的相关性分析44-46
• 3.4.3 番茄长势特征分析46-47
• 3.6 本章小结47-48
• 第4章 设施作物氮素水分多特征融合检测研究48-52
• 4.1 多传感信息融合算法的选择48
• 4.2 基于含水率修正的氮素多特征融合模型建立48-51
• 4.3 本章小结51-52
• 第5章 作物氮素水分无损检测系统的开发52-68
• 5.1 移动检测平台总体设计52-53
• 5.2 小车结构设计53-58
• 5.2.1 小车动力系统设计54-55
• 5.2.2 小车在水平路面以最高车速运行的电机输出扭矩计算55-57
• 5.2.3 小车在最大坡度以最高车速运行的电机输出扭矩计算57-58
• 5.2.4 齿轮减速电机的选择58
• 5.3 机械臂结构设计58-65
• 5.3.1 第一机械臂电动推杆行程计算及机架位置确定60-62
• 5.3.2 第二机械臂电动推杆行程计算及机架位置确定62-64
• 5.3.3 第三机械臂电动推杆行程计算及机架位置确定64
• 5.3.4 机械臂的材料64-65
• 5.4 信息采集传感器布置65-66
• 5.5 移动检测平台的控制66-67
• 5.6 本章小结67-68
• 第6章 总结与展望68-70
• 6.1 总结68-69
• 6.2 展望69-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-75
• 发表论文和申请发明专利75

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4 刘继承;姬长英;;作物长势监测的应用研究现状与展望[J];江西农业学报;2007年03期

5 程永政;;作物长势多层次联合遥感监测研究[J];河南农业科学;2009年05期

6 武晋雯;张玉书;冯锐;纪瑞鹏;张淑杰;孙龙_g;陈鹏狮;;辽宁省作物长势遥感评价方法[J];安徽农业科学;2009年36期

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3 李修华;李民赞;崔笛;张喜杰;;基于光谱学原理的作物长势监测仪研究进展[A];2007年中国农业工程学会学术年会论文摘要集[C];2007年

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5 钱永兰;杨邦杰;裴志远;焦险峰;张松岭;吴全;汪庆发;王飞;;IHS变换与低通滤波相结合的遥感图像增强模型[A];中国地理学会2006年学术年会论文摘要集[C];2006年

6 吴炳方;;中国农情遥感速报系统[A];中国数字农业与农村信息化学术研究研讨会论文集[C];2005年

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本文编号：1125365